Coste-efectividad de las diferentes estrategias de cribado neonatal para la fibrosis quística en España

Título completo: Coste-efectividad de las diferentes estrategias de cribado neonatal para la fibrosis quística en España

Financiado por: Instituto de Salud Carlos III (FIS PI09/90861)

Subvención concedida: 10.890 €

Duración: 2 años (1/01/2010-31/12/2011)

Investigador principal: Julio López Bastida

Investigadores asociados: Pedro Serrano Aguilar, Juan Manuel Ramos Goñi, Manuel Posada de la Paz, Juan J Tellería, Mª del Mar Trujillo Martín, José Luis Marín Soria, Mercedes Espada, Elena Dulín Iñiguez, Eduardo Doménech Martínez

Objetivo:
Determinar cuál es la estrategia de cribado de fibrosis quística (FQ) con mejor relación de coste-efectividad, comparando tanto las existentes actualmente en España, como otras posibles, para informar la toma de decisiones de política sanitaria, especialmente en la comunidades autónomas que aún no han incorporado este cribado en sus programas de cribado neonatal.

Metodología:
Se obtendrán datos reales de diferentes comunidades autónomas españolas que disponen de información sobre cribado de FQ. Se diseñará un árbol de decisión  en el que se representarán las distintas estrategias para el cribado neonatal de la fibrosis quística. Se adoptará la perspectiva del Sistema Nacional de Salud, requiriéndose información sobre costes sanitarios directos. El horizonte temporal del modelado será de un año de cribado y de la vida de los neonatos cribados, por lo que se aplicarán tasas de descuento del 3% para los parámetros que intervienen en el largo plazo. Se obtendrán datos de costes desde las contabilidades de los centros de cribado participantes, y utilidades y probabilidades de transición a partir de la literatura científica. Una vez el modelo haya sido depurado y verificado por los clínicos expertos en la materia, se procederá al cálculo de los ratios coste-efectividad (RCE).  Se realizarán análisis de sensibilidad estocástico y multivariante será realizado mediante métodos de MonteCarlo. Se usarán métodos de regresión para conocer los parámetros causantes de la variabilidad en los resultados. Se calcularán las curvas de aceptabilidad según distintas disponibilidades a pagar. Por último se estimará el valor esperado de la información perfecta tanto global como para ciertos grupos de parámetros y se realizarán análisis por subgrupos de sexo pudiendo determinar alternativas diferentes para distintos subgrupos. La determinación de subgrupos por medio de otras variables genéticas y/o clínicas también será contemplada.

Persona de contacto: Juan Manuel Ramos Goñi (jramos@sescs.es)